การวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีคือทำให้คุณสามารถทำการตัดสินใจที่ดีได้เร็วขึ้น และ Minitab มีความพยามอย่างต่อเนื่องเพื่อทำให้คุณวิเคราะห์ข้อมูลและสื่อสารผลลัพธ์นั้น เพื่อทำให้คุณสามารถดำเนินงานของโครงงานต่างๆได้อย่างก้าวหน้าขึ้นเรื่อยๆ ในบทความนี้จะพูดถึงเรื่อง แผนภูมิความผันแปรที่อยู่ใน Minitab
แผนภูมิความผันแปร (Variability Chart) ทำให้การระบุแหล่งความผันแปรของข้อมูลได้ง่ายขึ้น ไม่ว่าการวิเคราะห์นั้นจะเป็นการวิเคราะห์เบื้องต้นหรือการทำรายงานขั้นสุดท้ายในการแสดงผลของสาเหตุความผันแปร
ตัวอย่างที่ 1: การสื่อสารผลลัพธ์ในการวิจัยทางคลินิค
จากการวิจัยทางคลินิคของผู้ผลิตอาหารในเรื่องการค้นหาความแตกต่างของรสชาติของผลิตภัณฑ์ 6 ชนิด การศึกษามีการทำการทดลองซ้ำในวันที่สอง และข้อมูลที่แสดงเป็นไปตามรูปในตัวอย่าง
เราจะเริ่มสร้างแผนภูมิความผันแปรด้วยการใช้คำสั่งดังนี้ Stat > Quality Tools > Variability Chart…
แกนตั้ง คือ สเกลของรสชาติ และ แกนนอน คือ รหัสของผลิตภัณฑ์รวมถึงวันที่ทำการศึกษา
ค่าเฉลี่ยสเกลของรสชาติจะแสดงด้วยเส้นต่อเนื่องเพื่อทำให้เห็นค่าเฉลี่ยได้ง่ายขึ้น จากแผนภูมิจะเห็นว่าผลิตภัณฑ์ LHA .50% w/ DRN 4 มีคะแนนรสชาติที่สูงกว่าผลิตภัณฑ์อื่นทั้งสองวันของการศึกษา และ ผลิตภัณฑ์ Current มีความผันแปรของคะแนนรสชาติน้อยกว่าผลิตภัณฑ์ตัวอื่นๆ
ถ้าเป้าหมายคือการหาว่าคะแนนรสชาติใดมากที่สุด ซึ่งคำตอบควรจะเป็น Current เพราะว่ามีความสม่ำเสมอในเรื่องรสชาติส่วนLHA .50% w/ DRN 4 อาจต้องทำการปรับปรุงเพื่อลดความผันแปรของคะแนนรสชาติที่แตกต่างกัน แผนภูมิความผันแปรเป็นตัวเลือกที่ดีในการแสดงผลลัพธ์ของการศึกษาในครั้งนี้ เพราะว่าในแผนภูมิเดียวสามารถแสดงให้เห็นถึงผลิตภัณฑ์ที่มีค่าเฉลี่ยคะแนนรสชาติสูงที่สุดนั่นคือ LHA .50% w/ DRN 4 และ ผลิตภัณฑ์ที่มีรสชาติสม่ำเสมอ คือ มีความผันแปรของคะแนนรสชาติน้อยนั่นคือ Current
ตัวอย่างที่ 2: การแสดงข้อมูลที่มาจากการกระบวนการผลิตอุปกรณ์ทางการแพทย์
ข้อมูลของการศึกษา คือ ค่าวัดของปริมาณสารที่ได้มาจากเครื่อง infusion pump โดยปัจจัยที่ศึกษา คือ การตั้งเครื่อง infusion pump ด้วยความเร็วของเครื่องปั๊มต่างกัน 4 ค่า วัสดุ 2 ชนิด และสายจำนวน 2 สาย ข้อมูลที่ได้มาจะมีลักษณะดังนี้
เราจะใช้คำสั่งเหมือนกับที่ใช้ในตัวอย่างที่หนึ่ง คือ Stat > Quality Tools > Variability Chart… แต่เราจะเลือกStandard deviation chart เพิ่มเติม
แผนภูมิกราฟแสดงข้อมูลที่ระบุความเกี่ยวเนื่องกับทั้งสามปัจจัย
เราจะเห็นว่า ค่าเฉลี่ยของทั้งหมดอยู่ที่ 21.5 ซึ่งแสดงไว้เป็นเส้นตรงแนวนอนตลอดช่วงในกราฟ โดยผลลัพธ์มีค่าต่ำกว่าเฉลี่ยทั้งหมด คือ ที่ปัจจัยความเร็วของปั๊มเท่ากับ 1300 และจะเห็นว่าปริมาณที่วัดได้จากเครื่อง infusion นั้นจะมีค่าต่ำเมื่อปัจจัยของชนิดวัสดุ คือ 9978 ไม่ว่าจะเป็นสายหนึ่งหรือสองก็ตาม โดยเฉพาะที่ค่าความเร็วเท่ากับ 1400 จะเห็นความแตกต่างของข้อมูลและมีความผันแปรของข้อมูลมากกว่าเงื่อนไขอื่นๆ
ในการวิเคราะห์ด้วยแผนภูมิความผันแปรเรายังสามารถทำการเลือกหัวข้อเพิ่มเติมให้สร้างกราฟที่แสดงค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และผลลัพธ์ของกราฟแสดงให้เห็นว่าความผันแปรของข้อมูลที่ได้จากการตั้งเครื่องปั๊มที่ความเร็ว 1400 มีค่าสูงกว่ากรณีอื่นๆไม่ว่าจะเป็นวัสดุหรือสายแบบใด
ดูภาพรวมและข้อมูลเชิงลึกมากขึ้น
ขั้นตอนต่อไปในการวิเคราะห์ข้อมูลอาจะเป็นการวิเคราะห์ความแปรปรวน (Analysis of Variance)เพื่อทำการหาค่าตัวเลขความผันแปร หรือ การออกแบบการทดลอง (design an experiment) เพื่อทำให้เข้าใจกระบวนการทำงานได้ดียิ่งขึ้น จากตัวอย่างนี้จะเห็นว่าเรามีเพียงแค่ 3 ปัจจัย แต่จริงๆ แล้วแผนภูมิความผันแปรสามารถแสดงได้ 8 ปัจจัยพร้อมๆกัน
ดังนั้นถ้าคุณทำการเก็บข้อมูลที่มาจากหลายๆปัจจัย การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยคำสั่งของแผนภูมิความผันแปร (Variability Chart) ภายใต้เครื่องมือ Quality จะทำให้เห็นภาพต่างๆ ของข้อมูลและช่วยในการวิเคราะห์ให้ง่ายขึ้น
บทความต้นฉบับ : Visualizing Variability in Your Data Just Got a Little Easier in Minitab: Check Out the Variability Chart
ต้นฉบับนำมาจาก Minitab blog, แปลและเรียบเรียงโดยสุวดี นำพาเจริญ,
บริหารจัดการ SCM Blog โดยชลทิชา จำรัสพร บริษัท โซลูชั่น เซ็นเตอร์ จํากัด ตัวแทน Minitab ในประเทศไทย
เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริษัท Minitab
Minitab ช่วยให้บริษัทและองค์กรต่างๆ สามารถมองเห็นแนวโน้มของข้อมูล, แก้ปัญหาและค้นพบประเด็นสำคัญจากข้อมูลเชิงลึก โดยนำเสนอชุดโซลูชั่นที่ครอบคลุมทุกด้านและดีที่สุดสำหรับซอฟต์แวร์ในระดับเดียวกัน ที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการปรับปรุงกระบวนการ
ด้วยวิธีการที่เป็นเอกลักษณ์ และการนำเสนอซอฟต์แวร์และบริการแบบองค์รวม Minitab ช่วยให้องค์กรเข้าถึงกระบวนการตัดสินใจในส่วนที่ช่วยผลักดันให้เกิดความเป็นเลิศทางธุรกิจได้ดีขึ้น ความง่ายในการใช้งานที่โดดเด่นกว่าใครมีส่วนช่วยให้ Minitab สามารถทำให้การเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเป็นเรื่องที่ง่าย ทีมงานของ Minitab ซึ่งประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญทางด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้ผ่านการอบรมมาเป็นอย่างเข้มงวด จะช่วยให้ผู้ใช้งานมั่นใจว่าจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากการใช้งานวิเคราะห์ข้อมูลและพร้อมที่จะให้คำปรึกษาตลอดเวลาที่ใช้งานเพื่อนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้น รวดเร็ว และแม่นยำ
เป็นเวลากว่า 50 ปีที่ Minitab ได้ช่วยองค์การต่าง ๆ เพิ่มรายได้ ควบคุมและลดต้นทุน เพิ่มคุณภาพ เสริมสร้างความพึงพอใจของลูกค้า และเพิ่มประสิทธิภาพ ธุรกิจและองค์นับหมื่นทั่วโลกใช้ Minitab Statistical Software®, Companion by Minitab®, Minitab Workspace®, Salford Predictive Modeler® and Quality Trainer® เป็นเครื่องมือช่วยในการค้นพบและปรับปรุงความบกพร่องในกระบวนการ